Bayesian优化在进行优化时，需要考虑先验信息和后验信息，最终目的是找到全局最优解。然而有时在使用较少的迭代次数进行优化时，优化结果可能会有很大的波动，甚至难以收敛。解决这个问题的一种方法是增加迭代次数，但这通常是不现实的，因为Bayesian优化的计算成本通常比较高。因此，我们可以使用根据历史优化结果来调整Bayesian优化器模型的方法，以更好地指导后续的优化。

如下是一个Python代码示例：

from bayes_opt import BayesianOptimization
from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern

# Define our objective function
def objective(x, y):
    return -((2*x - 1.2)**2 + (2*y - 1.5)**2)

# Set up BayesianOptimization object
pbounds = {'x': (0, 1), 'y': (0, 1)}
bo = BayesianOptimization(f=objective, pbounds=pbounds)

# Add historical data
bo.probe({'x': 0.1, 'y': 0.5}, -0.6)
bo.probe({'x': 0.9, 'y': 0.1}, -1.1)
bo.probe({'x': 0.4, 'y': 0.7}, -0.4)

# Adjust the Gaussian process surrogate model
bo._gp.kernel = Matern(length_scale=0.15, length_scale_bounds=(0.05, 0.5), nu=1.5)

# Optimize
bo.maximize(init_points=3, n_iter=10)

# Print the best result
print(bo.max)

在上面的示例中，我们手动添加了几个历史优化结果 probe，然后使用 ._gp.kernel 来调整Gaussian process surrogate model。这里，我们使用了`Mat